データサイエンティスト、事業会社の転職求人

220 件

業務内容
●主な業務内容
データ収集システムで採取したデータを分析する手法を開発し、現場へ導入することで、製造現場の課題解決はもとより、生産性改善につながる技術戦略を立案する業務となります。

ポジションのやりがい
生産現場とそこに関わる生産・製造技術に関わることで、当社のコア・テクノロジーである光と精密を間近に体験することができるとともに、その将来計画を考え提案することができます。

キャリアパス
当社が作るプロダクトの製造工程（素材、レンズ部品、レンズユニット・各種製品組立、etc）に関わる、長期戦略の策定、技術開発テーマの検討、生産現場の改善、etc、と広くいろいろなところへつながるデータ、情報の分析に携わっていただきます。その中で、当社のものづくりにおけるデータ分析のスペシャリストを目指せます。

業務内容
●主な業務内容
データ収集システムで採取したデータを分析する手法を開発し、現場へ導入することで、製造現場の課題解決はもとより、生産性改善につながる技術戦略を立案する業務となります。

ポジションのやりがい
光学製品の生産職場の工程改善を通じて、幅広い製品群および複数の生産拠点での業務に携わることができます。そのなかでは、当社のコア・テクノロジーである光と精密を間近に体験することができるとともに、技術戦略立案により、現場の生産性向上はもとより、会社の持続的な成長に寄与することができます。

キャリアパス
生産工程情報の収集・分析業務は、現場の工程管理者や作業者とコミュニケーションを取りながら業務を進めるため、社内の人脈が広がり、早期に打ち解けることが可能です。また、これまでの経験を活かし、データ分析手法を社内に広く周知する教育者的役割としてのキャリアを広げられる機会もあります。

ミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、当社全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。

1.課題抽出・要件定義
・生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、当社全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し
・各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定
2.LLMの検証・評価
・OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価
・社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成
3.事後学習の可能性調査（fine-tuning / prompt-tuning等）
・エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証
・事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討
4.PoCサポート・アプリケーション開発支援
・各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援
・必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供
・モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う
5.社内ナレッジ共有・教育
・チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信
・勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、当社全体の生成AI活用レベルを引き上げる

▼やりがい
・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める
・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく
・CTO直下のポジションで、当社全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる

●開発環境・利用しているツール
LLM基盤・ツール
OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など
LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク
Python (pandas, scikit-learn など)
必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps
AWS, GCP
Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション
GitHub, Slack, Google Meet

急成長中のFinTechスタートアップで、データ分析を通じて、資産運用サービスを改善する課題やインサイトの抽出・発見・提案、および各種施策や機能改善・開発の効果の最大化を推進していただきます。サービスのエンハンスや改善、CRM施策を推進していくための、既存のお客様のデータを収集、分析、施策検討に繋げる部分まで一貫して携わっていただきます。

●業務内容
プロダクトのエンハンスや改善、CRM施策の推進のため、データ分析から現状を分析し、サービス改善に関わる一連の業務をお任せします。
詳細の業務は以下の通りです。
・サービス改善に向けたデータ分析の企画・設計・実施
・分析用データマートの構築
・データに基づく顧客理解
・分析結果に基づくサービス・プロダクト開発の意思決定支援
・キャンペーンやCRM等の各種施策の効果検証・改善提案
・相場変動等の外部環境変化による影響測定・分析

●この仕事で得られること
・成長著しい事業を抱える当社の中で膨大な量のデータを活用し、今後の各種施策やプロダクトの機能改善・開発、企画等に落とし込むことができます。
・今後の総合アドバイザリープラットフォームの実現に向けて、利用いただいているニーズを感じ、社会貢献性の高いプロダクトへの進化を推進いただくことができます。
・今まで積み上げてきた弊社のデータをフルに活用が可能です。およそ40万人の方のデータを用いた今後の施策検討、プロダクト改善に寄与することが可能です。

●使用ツール
分析ツール：BigQuery, Firebase, Googleアナリティクス, Tableau等
マーケティングツール：Marketo, KARTE, GoogleOptimize等
ドキュメンテーション：Googleドキュメント, Confluence
コミュニケーションツール：Slack
仕様策定：Figmaプロジェクトマネジメント：trello, JIRA, Backlog

エンジニアの生産性やスキルに関するデータ管理・分析を担当

●業務詳細
全社横断組織でエンジニアの生産性やスキルに関連するプロジェクトを運営しています。エンジニアが多数在籍する企業ならではのデータ管理と分析業務を担当していただきます。本ポジションでは、データ分析に携わっていただき、分析結果をデータドリブンな意思決定支援に活用します。

この役割では、組織全体の生産性向上に寄与するためのデータインサイトを提供します。プロジェクトの特性上、データ分析の精度とスピードが求められるため、迅速かつ正確な分析ができる方を歓迎します。

●主な業務内容
・エンジニアに関するデータの管理
・生産性およびスキルに関連する分析
・広報施策の効果測定分析
・教育施策の効果測定分析
・分析結果を使用したレポート作成およびプレゼンテーション

【概要】
データによるユーザーや市場の理解に基づき、当社のオペレーション戦略を構築する『オペレーションストラテジスト』を募集しています。

当社のサービスは、主に市場を巡回してバッテリー交換や車両の再配置をするFieldオペレーション、車両の定期メンテナンスや故障車の修理をするリペアオペレーション、お客様対応をするカスタマーサービスなど、複雑なオペレーションによって運営されています。お客様に最高のサービス利用体験を提供することに加えて、持続可能なサービス提供のために効率的で拡張性のあるオペレーションを実現することが重要です。

当社の幅広いオペレーションの現場から課題を抽出して、お客様の声やデータ分析から課題を定性・定量的に理解して、最適なオペレーション戦略を構築することが『オペレーションストラテジスト』の役割です。

【仕事内容】
・各オペレーションチームと連携してオペレーションを構造的・定量的に理解して改善すべき課題を抽出すること
・各種オペレーションの指標の設計やダッシュボードの作成とモニタリング
・各種データ分析や戦略検討後の、オペレーション現場の実務への導入支援（ダッシュボード作成や対応方針作成など）

以下は、仕事内容の一例です。
・Fieldオペレーション）ライドデータやオペレーションデータ分析に基づく、オペレーション課題の抽出と最適なオペレーションの構築（例：バッテリー交換や車両の再配置業務の効率化など）
・リペアオペレーション）ライドデータや車両の故障データ分析に基づく、定期メンテナンス基準の設計
・カスタマーサービス）ユーザーアプリ内のお客様からのフィードバックに対する最適な対応方針の検討

【仕事の魅力】
・リアルサービスを支える根幹のサービス構築に携わることができること
・多様な部署と協力しながら複雑な課題解決に取り組めること
・社会的に影響力のある電動マイクロモビリティのシェアリングという新規ビジネスのグロース時期に関わることができること
・IPOを目指しているベンチャー企業の事業創りに関われること

※業務内容の変更範囲：会社が指示する業務

マーケティング部は1〜9グループまでの各ブランドグループがありますが、それとは別にグループ横断の業務を行っている企画課というグループがあり、今回は企画課にてデータ分析の即戦力として活躍いただける方を募集いたします。

【主な業務内容】
・データアナリティクス業務
　パネルデータ（SRI・QPR）、消費者調査データ、統計データなどを、戦略テーマに応じ求められる成果物を出力すること
　　
・マーケティング戦略立案業務
　戦略プランの立案およびサポート業務
　戦略仮説の検証と戦略確度の精緻化

【期待役割】
・日常のオペレーション業務に必要な折衝を行い、相手を説得したり、要求を受け入れさせることで、円滑に業務を遂行する
・自ら複数プロジェクトの管理を行う
・既存のプロセス・システムの一部を更改または変更することで、自事業の課題を修正・解決する
・中長期/短期の業務運営計画において、上位者の方針のもと策定し、上位組織及び関連部門全体の業績向上に貢献をする

与信管理、リスク計量化、不正検知等に関するデータマネジメント及びデータ解析、モデリング業務を行っていただきます。

《主な業務》
●クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
●クライアントとの折衝、調整
●プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※将来的にプロジェクトリーダーとしてのご活躍も期待します！

金融業界の未来を創るデータサイエンティスト募集 業界トップクラスのAIエキスパートと共にキャリアを築きませんか？

この「データサイエンティスト」のポジションは、個々の分析、コンサルティング案件に参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援をシニアレベルのデータサイエンティストと共にお客様にご提供しながら、当社としてのコアとなる技術の種を作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援に携わっていただくことができます。

＜働くメンバー＞
・AI・データ分析組織を0→1で立ち上げたメンバーや、データ活用推進を加速させるために育成や分析、基盤構築などに関わってきたメンバーが多く在籍
・大企業や先端のテック企業で分析のプロジェクトリーダー等を行ってきた高レベルな人材が中心
・外国人採用も開始。グローバルな働き方、成長できる環境を目指します
・幅広い年代のデータサイエンティストが在籍
・別事業部のITコンサルタントと一緒に仕事をする機会も有り

金融業界の未来を創るデータサイエンティスト募集 ともにデータの力で金融業界を変えていくプロフェッショナル人材を求めています

この「シニアデータサイエンティスト」のポジションは、個々の分析、コンサルティング案件にプロジェクトマネージャーとして参画いただき、様々なデータサイエンスによるご支援を主導し、ジュニア ミドルレベルのデータサイエンティストと共にお客様に価値をご提供しながら、当社としてのコアとなる技術パッケージやプロダクトを作っていく仕事となります。金融業界の様々な業種・場面におけるデータ活用に触れることができ、ビジネス観点からの企画や提案から、モデル構築、本番適用・運用設計、MLOpsに至るまで様々なデータ活用に関するご支援、パッケージ・プロダクト開発に携わっていただくことができます。

　具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析の経験をすることができます：

製造業を中心とした企業のデータ活用に関する課題を深く理解し、データサイエンススキルを駆使した可視化・分析によって解決策を提供するデータサイエンティストのリーダーです。特に、データ分析ツールであるSpotfireをはじめとする当社のデータサイエンス関連製品を活用し、自律的なデータに基づく意思決定を実現できるよう、分析プロセスの仕組み化・定着化を支援し、顧客のビジネス成長に貢献いただきます。

・顧客のデータ活用に関する課題理解とデータ可視化・分析によるソリューションの提案・実行を主導

・データ分析ツールSpotfireをはじめとする当社のデータサイエンス関連製品の機能・実装・活用方法に精通し、プロダクト担当やエンジニアと連携しながら、顧客における分析ソリューションの仕組み化・定着化・活用拡大を推進

・若手データサイエンティストの育成を支援

ポジションの魅力
・製造業を中心とした著名な大手企業を顧客とし、社会に大きなインパクトを与える企業のデータ活用課題の解決に貢献できる。現場のビジネス課題解決を通じて、データサイエンススキルの向上できます

・米国の先進的ソフトウェアを活用して、分析プロセスの仕組み化・定着化を支援することで、顧客企業の持続的な成長に貢献できます

・米国の先進的プロダクトの国内ビジネス成長、弊社のデータサイエンスビジネスの成長に向けたアクション策定・実行に主体的に参画し、リーダーシップを発揮できます

マーケティング領域のデータサイエンティスト(PL候補)として下記業務をお任せします。

●業務内容：
・クライアント企業のビジネスで発生する各種データを活用し、モデリング、示唆出し
・ビッグデータを解析し、クライアント企業のマーケティング活動を支援
・CRM、DMP等を中心としたビッグデータを解析して、マーケティングを加速させるソリューションの企画及び開発

＜将来的にプロジェクトリーダーとして、下記業務もご担当いただきます＞
・クライアント企業のデータ解析プロジェクトの提案およびマネジメント
・クライアントとの折衝、調整
・プロジェクトリーダーとしてのチームマネジメント
※業務経験を通じてより専門性を高めていただくことで、データ解析コンサルタントやマネジメント役職への昇格が可能です

ビッグデータ時代の到来により、多くの企業がデータ駆動型の意思決定を目指しています。当社では、高度な分析スキルと事業洞察力を兼ね備え、クライアントのビジネス課題を的確に解決できるデータサイエンティストを募集しています。

●業務概要
データ分析と機械学習技術を駆使し、クライアントの事業課題を解決するためのインサイト抽出、予測モデルの構築、最適化ソリューションの開発を担当します。

●業務詳細
　* ビジネス課題の分析と、データサイエンスアプローチの企画・設計
　* 大規模データの前処理、クレンジング、特徴量エンジニアリング
　* 統計解析や機械学習を用いた予測モデルの開発
　* データビジュアライゼーションによる分析結果の可視化
　* A/Bテストの設計と効果検証分析
　* リコメンデーションエンジンの開発と最適化
　* 異常検知や不正検出のためのアルゴリズム開発
　* 自然言語処理を用いたテキストマイニングと感情分析
　* ビジネス部門へのデータ分析結果のプレゼンテーションとコンサルティング
　* データ分析プロジェクトの進行管理と品質保証

●開発環境／使用ツール
クラウド： AWS、GCP、Azure
BI・分析ツール： Tableau、PowerBI、
データベース： Bigquery、Redshift、Snowflake、Databricks
プログラミング言語・ツール： SQL、Python、R など

●案件例
　* 小売業：顧客行動分析と個別化マーケティング戦略の立案（チーム：5名、期間：8ヶ月）
　* 金融業：リスク評価モデルの構築と与信判断の最適化（チーム：4名、期間：10ヶ月）
　* 製造業：生産ラインの異常検知と品質予測モデルの開発（チーム：6名、期間：1年）
　* 医療分野：患者データ分析による疾病リスク予測システムの構築（チーム：7名、期間：1年3ヶ月）
　* 物流業：配送ルート最適化アルゴリズムの開発と実装（チーム：3名、期間：6ヶ月）

●本ポジションの魅力
1. 多様なデータへのアクセス
様々な業界のクライアントプロジェクトに携わることで、幅広いデータセットを扱う機会があります。これにより、多様なデータ分析手法を実践的に学べます。

2. ビジネスインパクトの実感
分析結果が直接クライアントの意思決定や戦略立案に活用されるため、自身の仕事がビジネスに与える影響を明確に感じることができます。

3. 最新の分析技術の適用
常に最新のデータサイエンス手法や機械学習アルゴリズムを学び、実際のプロジェクトに適用する機会があります。理論と実践の両面でスキルアップが可能です。

4. エンドツーエンドのプロジェクト経験
データの収集・前処理から、モデル開発、結果の可視化、そしてビジネス提案までの一連のプロセスを経験できます。これにより、データサイエンスプロジェクトの全体像を把握できます。

5. クロスファンクショナルな協業
ビジネスコンサルタント、エンジニア、UXデザイナーなど、多様な専門家と協力してプロジェクトを進めます。これにより、データサイエンスの知識を他分野と融合させ、より革新的なソリューションを生み出せます。

6. 継続的な学習環境
社内外の勉強会、カンファレンス参加、オンライントレーニングなど、常にスキルアップできる環境が整っています。最新のデータサイエンス動向をキャッチアップし続けることができます。

7. 社会課題解決への貢献
データ分析を通じて、環境問題、医療、教育など、社会的課題の解決に貢献するプロジェクトに携わる機会があります。技術力を社会貢献に直結させることができます。

8. キャリアパスの多様性
プロジェクト経験を積むことで、専門データサイエンティストとしてのキャリアを深めるだけでなく、データストラテジストやプロジェクトマネージャーなど、様々なキャリアパスを選択できます。

9. 最新のデータ分析環境
高性能な計算リソース、最新のデータ分析ツールなど、データサイエンティストが存分に力を発揮できる環境が整っています。

●想定されるキャリアパス
当社では、個々人の適性や志向性に応じて、主に以下のキャリアパスを用意しています。

1. スペシャリスト キャリアパス：
・ジュニアデータサイエンティスト
　　↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
　　↓
・シニアデータサイエンティスト
　　↓
・プリンシパルデータサイエンティスト

高度な分析技術を磨き、複雑なプロジェクトをリードする分析のスペシャリストとして活躍します。

2. マネジメント キャリアパス：
・ジュニアデータサイエンティスト
　　↓
・データサイエンティスト（本ポジション）
　　↓
・データサイエンスチームリーダー
　　↓
・データアナリティクス部門マネージャー

チームや部門のマネジメントを担当し、組織全体のデータ活用戦略を推進します。

これらのキャリアパスは固定的なものではなく、経験や志向性に応じて柔軟に変更可能です。定期的なキャリア面談や研修プログラムを通じて、個々人のキャリア開発を積極的にサポートしています。

将来的にプロジェクトマネージャー（PM）やプロジェクトリーダー（PL）を目指す意欲のある方を新たに募集しています。私たちの案件では、分析業務やデータ活用を中心に、基盤構築からコンサルティングまで幅広い業務を経験でき、スキルアップに繋がる環境が整っています。

当社のプロジェクトは、比較的小規模（10人未満）で、システムエンジニア（SE）やコンサルティングの経験を活かしつつ、無理のない範囲でマネジメント業務を学ぶことが可能です。複数のプロジェクトを同時に担当することはなく、一つ一つの案件に集中して取り組むことができるため、効率的にリーダーシップスキルを磨くことができます。

また、当社は成長機会を大切にしており、頑張り次第では1年を待たずに役職者へとステップアップすることが可能です。試用期間の短縮や早期のキャリアアップを実現する社風の中で、実力に応じたチャンスが与えられます。ただし、急成長中のベンチャー企業のような不安定な環境ではなく、安定した基盤の上で安心してスキルを伸ばすことができるのが特徴です。

当社は、社員の積極的な意見や提案を大切にしています。代表や役員との距離が近く、先輩社員からサポートを受ける機会も充実しています。また、横の繋がりも強く、勉強会やイベントなど、様々な企画がございます。

この求人にマッチする方
・受動的なデータ分析（他部門からの依頼調査）ではなく、能動的にデータ活用をしたい方
・様々な業界のデータ分析に関わりたい方
・データ分析キャリアを築きたいが、会社都合等により希望の業務に就けない方
・経験豊富なデータサイエンティスト達と切磋琢磨できる環境で働きたい方
・ビジネススキル／エンジニアスキル の両方を伸ばしたい方

上記のようなお悩みを抱えていた方が当社に入社し、幅広くご活躍いただいております。

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。

具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

エンジニア領域
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

　　変更の範囲：会社が指定した業務

ビジネス領域
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。

・プロジェクトマネジメント
　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
　-全体方針の検討／策定
　-タスク・スケジュール管理
　-稼働／コスト管理
　-進捗管理
　-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

変更の範囲：会社が指定した業務

使用ツール・開発環境
・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・ 分析ツール ： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。

具体的には以下の業務内容からご経験やご志向に合わせて、お任せできる範囲からご担当いただきます。

＜エンジニア領域＞
実務担当としてデータ分析を用いて顧客の課題解決をお任せします。
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題の理解
・課題解決に資するデータ活用方針の理解
・要件定義、KPI設定
・データ分析設計、準備（データベース構築など）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・データ解析、分析業務（ビッグデータ分析、統計解析など）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）

　　変更の範囲：会社が指定した業務

＜ビジネス領域＞
まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト／データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。
ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。

・プロジェクトマネジメント
　-顧客の組織全体のデータ活用に関する課題抽出
　-顧客に対しての提案活動および課題解決方針の策定
　-お客様の経営計画や業界の動向に応じたアカウントプランの策定と提案
　-全体方針の検討／策定
　-タスク・スケジュール管理
　-稼働／コスト管理
　-進捗管理
　-品質管理
・トラブル対応と対策
・アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング　
・SLAなどを含む契約内容の調整および交渉

変更の範囲：会社が指定した業務

●案件事例
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）

＜上記以外の主要取引＞
　大手自動車メーカー、大手人材企業、大手家電メーカー、大手SIer、
　官公庁などのクライアント様から、分析支援や業務効率化・DX推進支援のご依頼を
　多数いただいております。

●使用ツール・開発環境
・ クラウド環境 ： AWS、GCP、Azure
・ 分析ツール ： Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・ データベース ： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL
・ その他 ： Google Analytics、SQL、Python、R

顧客課題に応じたデータ解析・分析業務（要件定義〜レポーティング）に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。将来的にPLやTL業務でのご活躍も期待しています。

＜業務内容＞
・顧客の組織全体のデータ活用に関する課題整理
・課題解決に資するデータ活用方針検討、要件定義、KPI設定
・データ分析設計、分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）
・データを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・分析結果報告、施策立案（報告書作成、顧客報告会でのプレゼンなど）
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）　※尚可

変更の範囲：会社が指定した業務

●業務例
・鉄道会社におけるインバウンド客の受け入れ態勢を整えるための課題整理から要件定義、調査、レポーティング
・教育業界における学習用アプリの利用者数増加のためのアクセス解析、KPI設定
・消費財メーカーの新商品開発における分析設計からBIツールを用いて分析環境を作成、パネルデータを用いたKPIの可視化・レポーティング（BIツールでのダッシュボード作成等）
・ソーシャルゲームの離脱率改善に向けたデータ分析設計、ログデータの加工・集計・分析・解析（ビッグデータ分析、統計解析）及び分析結果報告、施策立案
・データ全体のライフサイクルにわたる管理業務（データ資産・品質管理など）

●ポジションと期待
　当ポジションでは、まずはデータ分析の実務経験を通して実績を積んでいただき技術力の向上を図り、顧客折衝からレポーティングによる施策の提案まで担って頂きたいと考えています。
　顧客に『最適な意思決定の材料』 を提供すべく、将来的にはデータの価値や品質などにも目を向け、顧客を巻き込みつつプロジェクトの推進（PM/PL）を行っていただけることを期待しております。

●仕事の魅力
・データサイエンティストは市場価値が高い
　データ分析に携わる事で、データに関する知識をもって、的確に理解・解釈したうえで分析し活用する能力が身に付きます。
　そして、業務を通してデータの重要性を理解することで、蓄積されたデータからは何が読み取れ、今後どのような行動が取れるかを意識できるようになり、課題解決に向けて意思決定を支援することができます。
　ITスキル、数学や統計の知識、ビジネススキルなどデータサイエンティストに求められるスキルは多岐にわたりますが、これらの思考的スキル・技術的スキルを身に付けることで市場価値が高まります。

・社会に変革をもたらす
　データ分析により、数値にもとづく合理的な意思決定が可能となるだけでなく、今まで気付けなかった課題やチャンスに気付きやすくなるといったメリットがあります。
　例えば、週間視聴者数が3000万人を超えるWeb系メディアの企業では、視聴データを基に新たな番組制作の企画を行ったり、行政が関わってくれば何千万人の暮らしに影響を与えたりと、社会に大きな影響を与えることができます。
　単体では意味をなさないデータでも、データを組み合わせることで価値を創造する事が出来るのはデータサイエンティストならではのやりがいです。

●キャリアパス
◆短期（メンバー）
　これまで身に着けてきたドメイン知識やソフトスキル、ITスキルなど各種スキルや知見をベースに、データ分析周りの知識・スキルを研修を通して身に着けて頂きます。
　研修終了後は、各自のスキルや特性・ご経験に応じて適した現場へ参画をしていただきます。

◆中期（PL/TL）
　データ分析の実務をこなし、十分な知識・スキルが付いた際には、より規模の大きい案件や難易度の高い案件に参画していただきます。
　また、TLとしてメンバーの管理やPLとしてリーダーシップを発揮しプロジェクトの進行管理をお願いしたいと考えております。
　チームメンバーが成長する過程を間近で見守ることができ、プロジェクトに貢献する様子を目の当たりにすることでメンバーのキャリアに影響を与えることが実感できるため、ご自身も達成感を味わうことが出来るでしょう。

◆長期（PM/PL）
　PMやPMの補佐としてプロジェクト全体を統括するとともに、現場の拡大や技術力を社内へ還元するなど全社的な貢献も行っていただければと思っております。
　また、顧客の期待を超える成果を届けることでより強固な信頼関係が築けることとなり、自社の評価の向上やビジネスチャンスの拡大など、組織全体に貢献することが出来ます。

主に自社で展開している動画事業やライブチャット事業に関して、データ分析からサービス課題の発見、施策立案、リリース後の効果検証までの一連の業務をお願いします。

●具体的な業務イメージ
・データ抽出、分析を通じた課題発見
・UI/UX改善や新規獲得のための施策立案
・リリース後の効果検証
・事業KPIのダッシュボード作成　など

●ポジションの魅力
・ビジネスサイドとの密な連携を通じて業務を進めていくため、単に作業を請け負うだけでなく、能動的に事業課題を分析し、提案することができます。
・膨大なデータ量を有しており、そのデータを活用して分析スキルを向上させることができます。数値ベースでの提案からリリースに繋げることができるため、手触り感を持ちながらサービス改善に取り組めます。

●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

このポジションでは、SaaS開発経験や機械学習/自然言語処理の知識を活かして、自社プロダクトのアルゴリズム高度化を通じた価値向上に携わっていただきます。ユーザが持つ様々な課題を自分ごとのように理解し、それを根本的に解決するアルゴリズムを設計・実装することで、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。
AI SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの開発経験がありそれをSaaSという形で社会実装したい方、SaaSの開発経験がありそこに最先端のAIを組み込みたい方、双方を歓迎いたします。

大規模言語モデルを含むNLP技術を活用した、対話エンジンの新規アルゴリズム設計・開発・検証
運用性を考慮したSaaS向けアルゴリズムモジュールの実装・リリース、およびユーザーフィードバックに基づく継続的改善
ユーザーのニーズを捉えた、アルゴリズム観点でのプロダクトロードマップ策定
アルゴリズムを軸とした新たなAI SaaSの創出

具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。

・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・高度分析手法を用いたデータ分析の実施、提案
・お客様のデータ分析組織設立に向けて、データ活用支援や分析環境構築、
　ならびに組織設立/育成支援の実施
・データマネジメント領域に関するソリューションのシステム開発

データマネジメント基盤構築案件のプロジェクトマネージャ、またはプロジェクトリーダとして、基盤技術等を活用した要件定義 テストまでの一連の開発を実施し、即戦力リーダとして活躍することを期待しています。
または、お客様の問題解決・課題達成へ向けたコンサルティング人材として、社会課題解決や企業のビジネス課題解決へ向け、お客様のデータマネジメント基盤構築の実現にご興味のある方は、是非ご応募ください！

【詳細】
具体的には、以下の主な業務で活躍していただきます。
・お客様のビジネス課題を分析し、データ活用における課題解決の実施
・課題解決へ向け、基盤技術等を活用した具体的なソリューションを検討し、PoC(概念検証)を通して提案、受注を獲得
・基盤技術等を活用し、大規模データを高効率に処理可能、また高効率かつ高度な開発基盤を実現する特長を活かした手法で開発を牽引
・開発を通して得られた新たな気づきを組織のナレッジとして蓄積し、後続の開発や新たな提案に活用
・データマネジメント技術者の拡大に向けた育成に取り組み、更なる案件拡大を目指す

●業務の概要
POSデータやクレジットカードデータなど、オルタナティブデータと呼ばれるデータを収集・加工・分析し、クオンツ・ジャッジメンタル含め多くの機関投資家にデータを提供しております。
本ポジションでは、ナウキャストが扱う多様なオルタナティブデータを活用し、クオンツ運用におけるパフォーマンスの検証・投資戦略の開発から、オルタナティブデータの集計・加工手法の改善を担っていただきます。


【具体的な業務内容】
・POSデータやクレジットカードを用いた運用モデルの作成およびパフォーマンスの測定を行う
・証券会社を持つ当社グループのアセットを活用した、運用商品の開発
・パフォーマンスの測定結果からデータの改善点を提案し、エンジニアと協働してデータを改善する
・データ・運用モデルに関連するドキュメントを作成する

●ポジションの魅力
・グローバルのクオンツファンドに利用されている幅広いオルタナティブデータを活用してクオンツ分析を行うことが出来る
・最先端のデータの利活用環境で分析を行うことが出来る
・まだ40名ほどの組織で、一人に与えられる裁量が大きい
・外国籍の社員も複数名在籍しており、全体のMTGは英語で行うなど、英語を生かしたい方にもマッチするグローバルな環境

ビジネスインテリジェンス導入や経営のDX化を推進する本社部門のメンバーとして、経営情報の一元化・可視化・分析とその情報発信を担う。
具体的には、
(1)各部門と協業し組織横断的な重要課題に係るデータの調査・発掘
(2)EPRシステム導入に伴う新たな管理会計業務の適用・実践
(3)BIツールによる上記データの可視化・一元化、
(4)可視化したデータの定期的な分析・発信、経営トップへの説明等
※販売や製造・経営に関わる部門等、複数の部門や業務のデータに関わる為、ご経験に即して業務を配置することを想定しています。

【キャリアステップ】
・BIを活用した経営データ分析を社内浸透させる中で、各事業部のKPI可視化や全社的な業務プロセス変革の経験を得る事が出来、将来的に企画部門や事業本部の業績管理等、様々なポストにチャレンジすることが可能です。

データ活用推進（データサイエンティスト）、AIエンジニア

・CDAIO（Chief Digital AI Officer）、CTO（Chief Technology Officer）のもとでデータサイエンス領域を中心とした先端技術の技術戦略の立案およびソリューション開発の実行部隊として、社内外のデータ活用、AI活用施策の推進やAI（生成AI含む）人材の育成およびビジネス創出など、以下1.〜2.の取り組みを通じて全社のAIファーストな事業運営への変革を推進する。
　※複数チームで分担し以下に取り組んでおり、いずれか（1つまたは複数）のプロジェクトへ参画頂く予定

1.先端技術を用いた技術開発とビジネスへの実装・提供
　・先端技術の深堀領域の技術蓄積・技術開発
　・業界ビジネス・社内への実装・提供、プラットフォーム化の推進（現在は生成AIに注力中）
　・AI・生成AIの社内技術者の育成

2.AI・生成AI等の有用技術を活用したビジネス創出
　・当社が保有するデータを活用した業務効率化　（コールセンタの音声データなど）
　・自治体等のお客様へ提供する生成ＡＩソリューションの検討・仕組みづくり・案件支援等
　・当グループの生成AIに関する技術的な知見の蓄積や活用検討

【要約】
クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence）を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。

【詳細】
●要件定義などの上流工程かから下流工程まで一気通貫でお任せします。
●プロジェクトにおける企画・提案・折衝やチームマネジメント
・チームビルディング（5名程度のマネジメントを想定しています）
・顧客への提案活動（営業同行、工数見積/提案活動）
・プロジェクトマネジメント（プロジェクトタスク/課題管理、進捗報告）
・BI、DWH導入、構築作業（ウイングアーク1st、SAP、Tableau、Power BI等のBIツール及びETL・DWH製品）

現在、データサイエンティストとして、当社のDXをAI・データアナリティクス面から、お客さまや各部門の課題・ニーズに答えられるような施策推進をしていただける職務を募集しています。
加えて、AI・データアナリティクスについては、社員の関心も高く、データサイエンティスト入門者が増えてきており、社内講師、サポート役としてご活躍いただける方も募集しています。
当社のDX加速を肌で感じでいただけるポジションです。

＜過去の案件例＞
・リテール領域における横断的なVoC可視化、解析モデルの構築
　（コンタクトセンター入電意図解析、NPS・CX調査のテキスト解析など）
・お客さまと営業員の最適マッチングモデル
・株価チャート分析、債権需要予測
・M&A候補先抽出モデル
・営業員取引モニタリングモデル　など

＜主な業務内容＞
・当社DX加速に向けた施策の企画立案、推進
・データを活用した仮説の構築
・AIを活用した各種モデルの構築
・社内データサイエンティスト入門者による分析のサポート

◯データから、新たな価値を。
私たちは、AIベンダーやアナリストに留まらない、新たな価値創造や課題解決に重きをおいたアナリティクス・カンパニー。
未来を見通し、未来を共創するプロフェッショナルです。データサイエンスとコンサルティングを掛け合わせ、お客さまのデータを最大活用し、ビジネスを加速させます。
さらには、データの力を社会変革にもつなげます。
トップクラスのマネジメントが率いるチームの一員となり、最新のアナリティクス（AI）とテクノロジーを磨き上げ、クライアントの企業価値だけでなく、自分自身の価値も最大化したいメンバーを求めています。

●担当業務
・クラウドサーバ上のAI実行基盤の設計、開発、運用およびプロジェクト管理
・データレイク（DWH）、データ分析基盤を含むDX推進プロジェクトの管理
・コンサルティングを含む顧客折衝
・ベンダー、協力会社のリード

●ミッション
主にAWSでのAIプロダクト開発やAIシステム構築プロジェクトに携わっていただきます。
弊社の事業領域でもあるデータ分析やAIの成果を最大化するためのシステム基盤や、AIモデルのシステム化が加速しており、その需要が大きく拡大します。
AIはもちろん、クラウド基盤でのシステム構築は、従来のシステム構築とは異なる視点・発想が求められます。サーバレス・アーキテクチャやコンテナ技術などを活用し、またAIの特性を踏まえたシステム設計は、多くの顧客にとって未知であり、弊社に求められる期待は高く、社会貢献もできる仕事です。

●技術環境
開発環境
　- ノートPC、モニタ1〜2台（リモートでもモニタ会社支給）
　- Windows
　- AWS

言語
　- Python / JavaScript / TypeScript / SQL

私たちはクライアントのビジネス創造を目指し、Web解析・BIダッシュボード開発・DB構築・ソリューションツール（SalesforceMarketingCloudやSnowflake等）導入運用等のご相談に対して、適切な確度にて課題解決をすることをミッションとして日々取り組んでおります。
様々なプロジェクトの中でも本ポジションでは各企業のデータマーケティングにおける課題のヒアリング、分析とそれに伴うエンジニアリングを中心に携わっていただきたく思っております。
データサイエンティストとしてご自身で手を動かすだけでなく、将来的なPMへのステップアップとして要件定義、企画立案、プロジェクト管理などに携わっていただく機会もございます。
各部門、関連会社とも連携し、様々な事業領域のクライアント様とお取引をしており、最近ではDMP活用をテーマとする大手企業様を中心に実績が豊富です。

●業務詳細
(1) マーケティング戦略推進支援
・顧客の現状・課題の把握と整理、解決策の提案
・顧客のデジタルマーケティング施策検討、推進
・体制、環境構築支援

(2) プロジェクトマネージメント業務
・顧客や関係者との各種調整
・体制、環境構築支援
・プロジェクトマネジメント業務　
・スタッフのマネジメント、品質管理
・データ解析、レポート集計、書類作成　等

(3) マーケティングデータの分析支援
・データ分析結果に対する考察と結果に基づいた施策の実行

●対象領域
・ウェブ解析（Googleアナリティクス、Adobe Analyticsなどのウェブ行動ログの分析）
・BIダッシュボード開発（Tableau、Power BIなどによる事業データの可視化及びAWS、GCP、Treasure Dataなどによる環境整備、データマート開発）
・統計分析（R、SPSS、Python、STATAなどの統計ツールによる分析レポーティング）

●実績
【自動車メーカー様】　サイト訪問者分類分析、ターゲティング施策実施、販売店向けダッシュボード開発、DMP基盤構築
【B2B企業様】　サイトリニューアル分析、顧客行動パターンの抽出によるサイト接客の設計業務
【国家プロジェクト】個人情報分析、活用におけるコンサルティング、ビジネス設計支援
【鉄道広告代理店様】　通常移動区間の判定モデル構築、DMP活用のためのセグメント抽出用ダッシュボード開発
【B2Bメーカー様】　IBMキャンペーンの有効活用のための顧客セグメント設計、RPA開発含む運用設計、実行　など

●業務変更の可能性：なし

当社はクライアントの課題をデータの力で解決し、ビジネス成長を支援するプロフェッショナル集団です。データサイエンティストとして、以下の業務を担当していただきます。

クライアントニーズのヒアリングと要件定義
クライアントの事業目標を理解し、データ活用を通じたソリューションを設計
データ分析・モデリング
クライアントから提供されたデータや外部データを基に、課題解決のための分析・モデリング
提案・実装支援
分析結果をもとにしたソリューションの提案およびクライアントの現場での実装支援
プロジェクトマネジメント
プロジェクトの進行管理、クライアントとの連携、成果物の納品までをリード
効果測定・継続的な改善
実施施策の効果を定量的に評価し、追加提案を実施

・データサイエンス・AI開発の受託案件が年間2〜3件、伴走案件が年間5件程度あり、DX/デジタル活用に向けた組織改革/人材育成事業を手掛けるチームにて、コンテンツ作成とともにコンサルティングをしていただきます。

★特徴★
・ご自身が裁量を持って仕事を進めることができます。手を挙げればやりたい仕事が提案できるなど、ご自身の意思でチャレンジをすることが可能です。

データ分析チームとして、プロダクトへのデータ分析適用案件におけるデータ分析・予測に対する対応をプロダクト企画チームと協働しながら実施する

【詳細】
・社会課題をICTで解決するためのソリューションを構成するサービス商品であるプロダクトの企画チームで、販売チャネル営業とプロダクト適用に関する検討を顧客と実施する。
・その検討の中で、エンジニアとして参画し、適用案件におけるデータを確認し、そのデータから顧客課題解決のためにどのようなデータ分析が有効かを検討し、提案を実施する。
・検討が具体化した段階で、実データの提供を受け、そのデータをもとに実証検証・開発を実施する。

具体的には、
・課題解決に有効なデータ分析に関する提案
・環境構築
・受領すべきデータの要件の提示
・分析に必要なツールの選定
・受領データをツールに適用し分析を行うことによる検証
・検証結果によるアセスメントと再検証の実施
・検証結果の顧客説明
・商用に向けたサービスの具体化を技術的な観点から実施
などを実施する。

※扱うプロダクトについては特定のものはありませんが、下記ソリューション内のプロダクトについてを中心に検討を実施する予定です。

＜職務概要＞
金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。

＜職務詳細＞
1. ラインマネジメント
データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。
メンバー育成: 得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。
リソース配分: 人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。
環境整備: チームの作業フロー改善や技術調査の機会提供。

2. プロジェクトマネジメント
顧客企業や官公庁向けのデータ分析・AI活用プロジェクトを統括。
案件化: ビジネス課題に沿った分析・AIソリューションの顧客提案。
実行管理: 顧客向けの分析または開発の実行・管理。
ステークホルダー調整: 顧客や、社内の関係部門、社外のパートナーと連携し、プロジェクトを成功に導く。

#分析や開発の例
・AI/機械学習(数値予測、画像解析、生成AI活用、最適化等)
・データ可視化/BI/統計的分析
・データ収集・活用基盤構築(データレイク、DWH等)

※組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。


【ポジションのアピールポイント】
1. 多様なプロジェクト参画による実践的な成長機会
・大規模データサイエンスプロジェクト（金融、公共インフラ、製造業など）に直接関与し、実社会の課題解決に寄与できます。
・プロジェクトマネジメント経験：5名以上の中小規模チームから数十名の大規模チームまで、業界最先端のAI/データ分析・AIシステム構築プロジェクトを主導。

2. 技術的優位性とイノベーションへの挑戦
・業界最先端のAIアルゴリズムやOSSを適材適所で活用。当社の独自技術基盤とAI研究者との協業を通じて、常に技術のフロントラインに触れる環境。
・技術スペシャリストとしての発展：特定の領域（画像認識、自然言語処理など）での深い専門性の確立と、横断的な技術統合スキルを習得。
・学術連携の機会：NECのAI研究チームとの協働で、学術的知見を実務応用する経験を積めます。

3. AI運用ノウハウの習得
・AIシステムの継続的運用（MLOps）やガバナンス体制構築に深く関わり、企業に不可欠なAI活用基盤の確立に参画。

4. キャリアパス
・技術知見を基にした経営視点でのAI活用提案が可能な、AIコンサルタントへのキャリアパス。
・技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのシニアデータサイエンティストへのキャリアパス。

製造業のエンタープライズ企業に新しいソリューションを企画・提案・開発・デリバリするポジションです。エンタープライズ企業の経営課題や事業課題の把握・抽出、その課題解決のためのソリューションをプロダクト/ITツール/業務設計/BPOなど様々な手法を用いて解決する役割をお任せします。ターゲットは、製造業の経営層・営業・技術/設計・調達・製造・サービス部門など全社に渡ります。CxOや部門責任者などのカウンターパートに対し、テクノロジーパートナーの立ち位置で事業を推進していただくことを期待しています。
・顧客の経営課題、事業課題のヒアリング
・課題を解決するソリューションの提案
・ソリューションの開発とデリバリ
・ソリューションのオファリング化と横展開
・ソリューションをフックにした勝ち筋整理と戦略への適用


●業務イメージ
製造業領域において「サプライチェーン × 非構造データ × AI」の切り口で顧客の経営課題・事業課題を解決する様々なソリューションを提供しており、顧客になる部門は、経営、開発/設計、調達、生産、販売、品質などの全社に渡ります。対象とするデータは、図面/仕様書/価格情報/不良情報/サプライヤとのコミュニケーション情報など多岐に渡り、これらを活用可能なデータとして抽出・分析します。
例えば、ある顧客ではサプライチェーン上の非構造データの解析を組み込む形で、設計部門や調達部門のワークフローを再設計しており、開発リードタイム短縮や品質不良低減といった効果を生んでいます。また、他の顧客ではグローバル拠点の連携強化や高度な経営判断支援にサプライチェーン上の非構造データの解析を活用しており、環境規制への迅速/網羅的な対応、各国拠点の立上・運用コストの削減といった効果を生んでいます。


●入社後のイメージ
まずは当社会社全体、Drawer事業本部、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月 半年での受注を想定しています。


●仕事のやりがい・魅力
・Global SaaSトップクラスの成長スピード
日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。Drawer事業本部は創業経営者の加藤が直接率いており、CEO直轄事業に関われるまたとない機会です。
・一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる
クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に止まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。
・チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える
カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、当社の持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
・製造業における最大規模のデータ量を扱える
CADDi Drawerは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。

世界有数の金融グループである当フィナンシャルグループは、膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、グループのビジネス変革・デジタライゼーション（DX）に大きく貢献いただける方を募集しています。

【業務内容】
（雇入れ直後）
・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進
・データ分析業務（設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等）を通じた業務革新・効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化
・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
・生成系AIの活用推進・分析への活用

（変更の範囲）
会社の定める業務

【役割・責任】
・グループの事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定
・データの前処理、モデル構築、モデル評価
・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する
・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う
・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供（ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等）、およびコーチング・メンタリング

【おもな関係者】
各業務を所管する事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やグループ全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。

【想定担当案件（例）】
銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。
・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化
・生成系AI活用案件
・金融サービスに係わる不正検知

【成長機会】
・企画設計から実装まで幅広い領域に関与可能
・海外カンファレンスに参画した情報収集が可能

【想定キャリアパス】
各種AI関連の推進や新規提案を行いながら、銀行・グループ各社のDX推進に幅広く携わり、所属部門のプレゼンス向上・ポジション確立と、後進指導・育成に注力いただく。その実績次第で、AIやDXを中心に行う全社横断的組織のマネジメント（部長クラス）への登用可能性あり（契約社員の場合、無期雇用転換が前提）。さらにその実績次第で、当社におけるCIO的ポジション（フェロー）への登用可能性あり。

世界有数の金融グループである当フィナンシャルグループは、膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、グループのビジネス変革・デジタライゼーション（DX）に大きく貢献いただける方を募集しています。

【業務内容】
（雇入れ直後）
・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進
・データ分析業務（設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等）を通じた業務革新・効率化
・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化
・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング
・生成系AIの活用推進・分析への活用

（変更の範囲）
会社の定める業務

【役割・責任】
・データ分析案件の担当者として、グループの事業部門と協働しビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準策定を支援
・データの探索、前処理、モデル構築、モデル評価、プロダクションで稼働しているAIモデルの保守運用
・エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供（ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等）、およびコーチング・メンタリング

【おもな関係者】
各業務を所管する事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。また、社内やグループ全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。

【想定担当案件（例）】
銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。
・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供
・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化
・生成系AI活用案件
・金融サービスに係わる不正検知

【成長機会】
・企画設計から実装まで幅広い領域に関与可能
・海外カンファレンスに参画した情報収集が可能

【想定キャリアパス】
各種AI関連の推進や新規提案を行いながら、銀行・グループ各社のDX推進に幅広く携わり、所属部門のプレゼンス向上・ポジション確立と、後進指導・育成に注力いただく。その実績次第で、AIやDXを中心に行う全社横断的組織のマネジメント（部長クラス）への登用可能性あり（契約社員の場合、無期雇用転換が前提）。さらにその実績次第で、当社におけるCIO的ポジション（フェロー）への登用可能性あり。

当社広告における、社内データやAI・機械学習技術を活用した配信最適化の改善プロジェクトのデータ分析や機械学習モデル構築を担当

業務詳細
当社広告における、社内データやAI・機械学習技術を活用した配信最適化の改善プロジェクトにおいて、データの分析や機械学習モデルの構築を行うメンバーを募集します。
プロジェクトの成功にコミットする技術的なコアメンバーとしての役割を担っていただきます。

主な業務内容
・ユーザーデータを活用したユーザーの興味関心推定アルゴリズムの研究、開発
・ユーザーデータを活用したユーザーの行動確率予測モデルの研究、開発
・コンテンツ・サービスデータの広告配信最適化への活用研究、開発


●開発環境（任意）
・Hive/Spark/Trino
・k8s
・python
・Linux
・docker
・tensorflow
・github

CDO（Chief Digital Officer）のもとでデータドリブン経営、データドリブン戦略の立案・実行部隊として、経営効果（効率化や売上増）の創出にむけ具体的なデータ活用施策（データ分析案件）を自ら推進。また、各組織が自立的にデータ活用可能になるための、データ分析案件の立上げ・技術支援も実施することで、全社にデータドリブン文化を定着させ、デジタル型の事業運営への変革を牽引する。具体的には、以下1.〜2.に取り組む。
　※複数チームで分担し以下に取り組んでおり、いずれか（1つまたは複数）のプロジェクトへ参画頂く予定

1.データドリブンな事業運営の実現
　・データ活用事業・施策の推進（経営ダッシュボードの活用等を通じた、データに基づく意思決定（DDDM）の推進）
　・戦略的アナリティクス（社内の営業系組織におけるVoC分析や、共通系組織における監査・財務・人事等業務に対し、データ分析による戦略提案を実施）
　・マーケティング（データドリブンな仮説立案や検証を繰り返し、当社プロダクトやコーポレートブランドに関するマーケティングのリサーチ（設計/分析/レポート）・戦略策定を強化）
2.データドリブン人材育成
　・データドリブン文化定着に向けた持続的な推進体制づくり（データドリブンCoEの立ち上げ・運営）
　・データドリブン人材育成施策の推進・データ活用社内コミュニティの運営/支援

なお、データ活用領域においては生成AI等の新技術とも親和性が高いことから、当本部内の別組織にて進めている生成AI等の先端技術探索の取り組みとも連携して、上記1.の一部業務も行っている。

当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測系AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点から活躍いただきます。
当社のビジネスにおける不正検知・与信といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AIを活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。

【職務詳細】
＜予測系AI等を用いた社内各部署のビジネス課題解決＞
・各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討
・分析テーマに基づく特徴量設計・入力データ作成
・モデル作成(DataRobot、Python、SAS、SPSS)および効果検証
・モデル本番適用・運用支援・実績検証

＜生成AIの導入・活用推進に向けた各種整備＞
・生成AIの活用推進に向けた戦略策定
・当社グループ各社および外部パートナー含む社内外のステークホルダーとの各種調整
・プロンプトエンジニアリングを用いた業務改善

●当社データ分析支援サービスについて(Custella)
当社が保有するキャッシュレスデータ(会員属性データ・加盟店売上データ)を活用し、顧客ニーズに合わせてマーケティングの上流〜下流までフルレンジでサポートできるサービスを保有。
1. 完全オーダーメイドで分析内容を設計し分析・考察・打ち手の提案まで行うレポーティングサービス
2. 高精度ターゲティングのDM配信・販促支援サービス
3. 商圏分析に特化したダッシュボード型サービス
4. 当社会員へのフルカスタマイズ型のアンケート分析サービス
5. 自社の売上推移や自社顧客属性の特徴を把握できるBIツール
6. 当社会員の購買傾向をもとにした最新消費トレンドのレポートサービス

●本ポジションの魅力
・世界的なテクノロジートレンドである生成AIの社内展開・推進に従事できる
・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産(ファーストパーティデータ)を分析対象にできる
・2020年立ち上げの事業を試行錯誤しながら事業成長に向けて挑戦をしている段階であり、各自がオーナーシップを持って日々業務に取り組める環境

当社が保有するキャッシュレスデータを活用したサービスにおける分析業務およびお客様へのレポーティングに従事いただきます。
クライアントからのマーケティング課題に対し、データビジネスプランナーやエンジニア・サイエンティストと協業しながら、分析設計の提案やレポーティングを行い、課題の解決に資する情報の提供を行います。

【職務詳細】
・顧客の背景・課題に基づく分析要件の設計
・データ集計・可視化（Tableau、SQL、Alteryx、Excel）
・集計・可視化したデータの解釈・考察・打ち手の提言
・分析結果レポート・ダッシュボード作成（PowerPoint、Tableau）
・顧客への分析結果報告

●プロジェクト事例について
1-2ヶ月程度の小規模なプロジェクトから、12-24ヶ月程度の大規模なプロジェクトまで、様々なプロジェクトのデリバリー実績あり。
・キャッシュレスデータから自社サービスに合うライフスタイルの富裕層を特定し、プロモーションをすることによって高い売上効果を実現（小売）
・会員居住地から商圏範囲ごとの利用者を特定し、商圏ごとの利用者数シェアや単価・ペルソナ像を比較分析し、優先ターゲットの単価を向上させる施策検討に活用（テーマパーク）
・キャッシュレスデータからファンクラブ会員の日常の消費行動を分析し、スタジアムへの来場を促すイベント内容やターゲット選定等に活用（プロスポーツ）

決済を起点とした様々な付加価値を事業者の方に提供している当社にて、新収益創出に向けた新設組織である戦略事業開発本部に所属し、BtoB向けファイナンスサービスにおけるデータ分析担当として従事いただきます。
AI審査モデルを構築し売上予測・リスク予測をして終わりではなく、その先のビジネスへの提案や示唆を通じて、加盟店向けファイナンス事業のサービスレベルアップや新たなファイナンスサービスの企画・開発に携わっていただくことを期待しています。
イチ分析担当者ではなく、サービス拡大にも自ら積極的に携わりたいという思考をお持ちの方を歓迎いたします。

【職務詳細】
・新規事業の探索（計数分析）
・稼働後のサービスの計数分析
・機械学習モデルのリモデル
・ファイナンス債権のリスクポートフォリオ分析　など

当社全体のビジネス成長をデータ分析によって支えるポジションです。
当社の主力サービスやチーム横断のプロジェクトにおいて、重要な意思決定の支援、課題の解決策の提案と実行、施策の検証と改善を一気通貫で実施することで、より良いサービスづくりに貢献します。
また、良い分析技術や事例を横展開・汎用化することで、当社全体のデータ活用レベルの向上にも携わっていただきます。

●ミッション・展望
・データ分析の専門性を通じたサービスの競争力向上
・データ分析技術およびプロセスの汎用化による全社のデータ活用レベル向上

●主な業務内容
・分析技術選定、分析プロジェクトメンバーのリード、分析プロジェクトの進行管理
・当社のユーザー理解および事業拡大を目的とした、事業の方向性およびKPIの整理と可視化および予測分析、注力ポイントの探索、施策立案のための仮説検証、A/Bテストの設計および検証
・事業横断的なデータ利活用プロジェクトの推進やリード
・大規模データ分析に関わるライブラリ・データパイプライン・中間生成データおよび分析プロセスの共通化や標準化とその活用
・長期的な事業貢献を目的とした分析技術開発とその活用、データ組織内へのナレッジの横展開

・小売業及び卸売業のお客様　システム部門を主として、マーチャンダイジング業務部門、物流業務部門への提案活動
・業務改革ビジョニング・構想策定（EXアプローチの実施計画・推進、業務改革構想策定・ソリューション導入計画）
・デジタルソリューションの導入（POCデータ分析・検証、POVシステム導入・検証、本番システム導入）
・デジタルソリューションの保守・運用（サービス後のアフターフォロー、継続施策提案の実施）

【職務詳細】
DX加速の背景から、DX案件における最上流工程からコンサルテーションおよびプロジェクト進行を実践していくこととなります
なお、小売業務経験は問わない。顧客の課題・期待を聞き取り、自身で知識を吸収し、解決策をフロント現場で提供する熱意があれば問題なし。時代の変革が進む業界で在り、そこで当社ソリューションの稼働実績を強みにし、データサイエンティストとして案件経験を活かし、DXプロジェクトをリーディングする役割を全ういただくこと期待します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
小売・流通業は2035年までに新世代流通構造に変革すると言われており、EC販売が当たり前、無人化する店舗、製造小売業（SPA）の急速な伸長に加え、Iot×AI技術もサービス型プラットフォームビジネスが主流となってきます。そのような業界並びに社会の変化をリアルに経験通し実践していけることが魅力です。また、自身が遂げた案件がニュースなどにも取り上げられ、自身の貢献を直に感じることが、やりがい　となります。

【仕事概要】
新規プロダクト（2023年秋リリース）である経営データ管理システムにおける
データ集計や分析業務の効率化検討を行っていただきます。

【仕事内容】
弊社プロダクトを契約頂いているクライアント様から受領したPLや事業KPI、組織KPI等の様々なデータを、AccessやPython, Google App Script等を活用し、
データ受領〜集計までを効率的に、かつミスなく実施できる環境を設計・構築頂く業務です。

【1日の大まかな流れ】
・09:00-10:00　朝会 / 当日の業務をTeamですり合わせ
・10:00-19:00　データ設計や構築
　　　　　　　　（現状を理解するためにクライアントMTGに同席頂くこともあります）
・19:00-20:00　夕会（当日業務の完了状況報告）

アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に機械学習モデルの開発をしていただきます。また、シミュレーションモデルの立案・構築を通じた戦略立案の手助けや、キャンペーン施策についての効果検証、機械学習パイプラインの構築・運用など幅広い業務を担っていただきます。

・アプリユーザーのアクセスログの分析を通して、利用動向の解析
・各種事業課題に対してデータ分析を用いた解決策の提案
・施策の効果検証
・有意な特徴量の創出
・ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発
・機械学習パイプラインの構築・運用

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【当社のデータサイエンティストとして働く魅力】
・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。
・施策の設計から携わることが可能です。
・当社サービスのデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。
・リモート環境で生産性高く働くためにWorking Agreement（チームで働く上での約束事=チームで共通認識）が定められております。

アプリユーザーのUX向上のため、ログデータを元に機械学習モデルの開発をしていただきます。また、シミュレーションモデルの立案・構築を通じた戦略立案の手助けや、キャンペーン施策についての効果検証、機械学習パイプラインの構築・運用など幅広い業務を担っていただきます。

【具体的には】
・アプリユーザーのアクセスログの分析を通して、利用動向の解析
・各種事業課題に対してデータ分析を用いた解決策の提案
・施策の効果検証
・有意な特徴量の創出
・ユーザーレコメンデーションなどの機械学習モデル開発
・機械学習パイプラインの構築・運用

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

【データエンジニアリング部の特徴】
・データエンジニアリング部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

【当社のデータサイエンティストとして働く魅力】
・グループのMission実現のための最適なアルゴリズム、モデル、コード、ツールなどについて、チームメンバーでの議論・提案を歓迎する文化があります。
・機械学習モデルを作成して終わりではなく、運用/継続学習/精度の監視を大事にしています。
・施策の設計から携わることが可能です。
・当社のデータを用いて、様々な観点・知識が求められる分析や、機械学習モデルの構築に携わることが可能です。
・リモート環境で生産性高く働くためにWorking Agreement（チームで働く上での約束事=チームで共通認識）が定められております。

自社サービスの利用データ、広告データ、SFA・CRMの利用データ、自社アンケート結果など幅広いデータを用いて、社内の意思決定を支援しているBIチームの中で、プレイングマネージャーとして自ら手を動かしながらも、メンバーマネジメントや中長期の計画の立案などを実施していただきます。

・ユーザーのログデータを分析し、利用動向の分析、レポーティング
・事業KPIの考案・可視化
・キャンペーン等の施策効果の検証
・BIツール（Looker）の構築、利用促進
・サービスのもつデータ価値の向上
・メンバーマネジメント

◆扱っているデータ
・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報
・マッチングに関する情報
・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ
・問い合わせに関するデータ
・営業活動情報のデータ
上記のようなデータを扱っております。

◆データアナリティクス部の特徴
・データアナリティクス部全体で週に約3回の勉強会を実施しています。事業部を跨いでの勉強会も実施されており、興味がある人は参加できる形を取っているので、興味がある分野について学べる機会が多いです。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。
　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織なため、相談しやすい環境が整っています。
　※参考記事「心理的安全性の勉強会を開催しました」
・データを利活用する土壌が整っております。また、経営陣含め、データの大切さを理解している社員が多いです。

◆当社のデータアナリストとして働く魅力
会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、代表取締役とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。
現場と連携しながら課題に対して分析提案をすることもありますが、データアナリスト主体で現場の課題に対して分析提案することも可能です。
社会の根深い課題に対して、いかに貢献できるプロダクトを作り上げていくかを考えながら、データアナリストとして働くことが出来ます。
分析手法に関してはアサインされたメンバーに権限が委譲されております。
課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

従業員数1000名を超える同社においてHRデータ等の統合や活用を行い、全社経営の高度化や各事業部門における人事課題特定・ソリューション提供や採用領域におけるファネル分析等をご担当いただきます。
その他HR部門においてのDX化（各種システム連携の最適化や生成AIの利活用、業務自動化等）にも取り組んでいただけます。

・人事データベースの統合や活用や改善提案
・人的資本情報や財務データ等を掛け合わせた可視化・分析
・個別の事業部門との連携による事業課題の特定、仮説検証、ソリューション提供
・採用領域におけるファネル分析
・データ統括部門やHR部門内メンバーとの協働によるデータクレンジング
・HRが抱える業務の効率化（自動化やAIツールの導入）

◆ポジションの魅力
・毎月30名程度の社員が入社しており従業員は1000名を超えています。
HRが保有するデータは日々増えていきます。HRのビッグデータを活用し、経営課題に対しての直接的な分析提案を行えます
・時には自社のエンジニアと協働しながらご自身のエンジニアリング力も高めることができます
・組織はまだまだ発展途上であり、未解決な分析テーマが多く、既存の手法にとらわれない新しいチャレンジができる環境です

プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。
グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

●データ分析、モデル作成
・データ要件の整理、技術スタック選定
・データの前処理、EDA、可視化
・最適な手法の調査、選定
・モデルの作成、精度性能評価
　- ディープラーニングを含む機械学習（画像・自然言語・構造化データ)
　- 統計解析・因果推論などの統計モデリング
　- 数理最適化などの数理モデリング
・エンジニアと連携したモデルの商用実装
・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上

●プリセールス活動、提案内容レビュー
・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断

●チームリーディング、メンバーメンタリング
・クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながら、マネージャと連携してプロジェクトのメンバアサインを行う
・メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
・組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う

●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

＜ポジションの魅力＞
・プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。
・多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
・Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っています。
・勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
・外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。

＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞
・当社にて以下のようなロールで事業を牽引
　- データサイエンスのスペシャリスト
　- データサイエンス組織の責任者
　- 技術に強いプロジェクトマネージャー
・事業会社のデータサイエンス部門の責任者
・大手企業のCDO（Chief Digital Officer）

業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。
本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。

以下のような業務に携わっていただきます。
●顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード
・クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案
・機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等）
・国際会議、論文などによる技術調査
・アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・評価
・AWS、GCP、当社Platform等への商用実装

●技術の横展開・技術ブランディング
・実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化
・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）

●前処理・モデル設計方針やコーディングにおける他メンバに対してのメンタリング・育成